Supametas.AI FAQ

Qu'est-ce que Supametas.AI ?

Supametas.AI est une plateforme conçue pour traiter des données non structurées dans un format structuré adapté à une utilisation avec des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) de grands modèles de langage (LLM). Son objectif est de simplifier la collecte, la construction et le prétraitement d'ensembles de données spécifiques à l'industrie pour l'intégration dans les bases de connaissances LLM RAG.

Quels types de sources de données Supametas.AI prend-il en charge ?

Supametas.AI prend en charge la collecte complète de données provenant de diverses sources, notamment les API et les fichiers locaux. Pour les données Web, il est spécialisé dans l'extraction de données à partir de pages Web complexes via le scraping d'URL à l'aide d'invites en langage naturel ou de champs prédéfinis. Il prend également en charge un large éventail de formats de fichiers de documents, notamment .docx, .pdf, .txt et les fichiers multimédias tels que .jpg, .png, .mp3 et .mp4.

Quels formats de données Supametas.AI génère-t-il ?

Supametas.AI transforme les données collectées en formats JSON ou Markdown standardisés. Cela garantit une intégration transparente des données traitées dans les systèmes LLM RAG et d'autres applications.

Comment Supametas.AI s'intègre-t-il aux bases de connaissances LLM RAG ?

Supametas.AI est conçu pour une intégration transparente dans les bases de connaissances LLM RAG. Il dispose d'intégrations intégrées avec OpenAI Storage et Dify Datasets. De plus, les utilisateurs peuvent l'auto-intégrer dans n'importe quelle base de connaissances via l'API Supametas.AI.

Supametas.AI offre-t-il un essai gratuit ?

Oui, Supametas.AI offre une version d'essai SaaS gratuite, permettant aux utilisateurs de commencer à traiter les données sans frais initiaux et sans avoir besoin de configurations complexes. Les nouveaux utilisateurs peuvent également bénéficier d'une réduction immédiate de 20 % en saisissant le code promotionnel NEWUSER20 lors de leur premier paiement !

Quel cookie Supametas.AI utilise-t-il pour mémoriser les préférences linguistiques ?

Supametas.AI utilise le cookie NEXT_LOCALE, qui dure 1 an, pour mémoriser les préférences linguistiques d'un utilisateur. Ceci est essentiel pour la fonctionnalité multilingue du site Web, garantissant que le contenu est affiché dans la langue préférée de l'utilisateur sur différentes pages.

Supametas.AI offre-t-il une option de déploiement privé ?

Oui, Supametas.AI comprend les besoins des entreprises en matière de confidentialité des données et prépare une version de déploiement Docker en plus de la version SaaS. Cette option de déploiement privé sera bientôt disponible.

• Supametas.AI traite les données non structurées en un format structuré pour une utilisation avec les systèmes LLM RAG (Retrieval-Augmented Generation), améliorant ainsi la collecte et le prétraitement des données.

• Commencez par sélectionner la source de données : URL web, document ou autre API. Supametas.AI prend en charge divers formats pour une intégration flexible des données.

• Si vous utilisez l'extraction de données web, saisissez l'URL. Utilisez le langage naturel ou des champs prédéfinis pour spécifier les informations souhaitées pour l'extraction.

• Pour le traitement de documents, téléchargez le fichier. Supametas.AI prend en charge différents types de fichiers, notamment des documents, des médias, etc., assurant une compatibilité universelle.

• Configurez les paramètres d'extraction de données, en spécifiant le format de sortie comme JSON ou Markdown pour une intégration simplifiée avec les systèmes LLM RAG.

• Tirez parti de l'API Supametas.AI pour l'extraction de données, en utilisant les points de terminaison par défaut pour une intégration simple ou en personnalisant pour des exigences spécifiques.

• Passez en revue les données structurées extraites. Validez l'exactitude et l'exhaustivité avant de les intégrer à votre base de connaissances LLM RAG pour améliorer les performances.

• Intégrez les données traitées avec OpenAI Storage ou Dify Datasets via l'API Supametas.AI, ou auto-intégrez-les, en construisant une base de connaissances robuste.